이용민 교수팀, 리튬이온 배터리 열폭주 예측 기술로 화재 막는다

리튬이온 배터리 내부의 마이크로 구조를 반영한 디지털 트윈 모델 개발

Transportation 분야 최상위 저널인 'eTransportation' 게재

[사진. (왼쪽부터) DGIST 박시영 석사과정생, 이용민 교수]

화공생명공학과 이용민 교수팀(제1저자 DGIST 박시영 석사과정생)이 배터리 셀 내부의 마이크로 구조를 반영한 정교한 열-전기화학 시뮬레이션 모델(Microstructure-based Digital Twin Model)을 통해 배터리 화재의 위험성을 사전에 진단하는 새로운 방법을 제안했다.

전기차 화재가 매년 발생하면서 리튬이온 배터리의 화재 예방 필요성이 커지고 있다. 배터리 화재는 내부 온도가 급격히 상승하며 전소 반응으로 이어지기 때문에 원인 규명과 진압이 모두 어렵다. 따라서 화재를 예측하고 대비할 수 있는 정밀한 관리 기술이 필수적이다.

하지만 기존의 열 센서 기술은 배터리 내부의 온도를 정확히 측정하지 못하며, 내부 구조를 단순화한 시뮬레이션 모델(Lumped 모델)은 내부 구조를 반영하지 못해 고속 방전이나 극한 환경에서 정확성이 떨어지는 한계를 지닌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이용민 교수 연구팀은 배터리 내부 구조를 정교하게 재현한 디지털 트윈 시뮬레이션 기술을 개발했다.

연구팀이 개발한 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 모델은 내부 구조를 단순화하지 않고 배터리 셀 내부의 미세 구조와 전류 흐름까지 정밀하게 반영해, 복잡한 열 분포를 더욱 정확히 분석할 수 있다.

특히, 이 기술은 무인 철도 차량용 배터리 모듈(8.8 Ah/18.5 V)을 기준으로 다양한 구동 조건에서 실험적으로 검증됐다. 철도 주행 시나 정전류 방전 조건에서도 전기화학-열 거동을 세밀하게 시뮬레이션하며, 기존 모델로는 분석이 어려운 배터리 내부 온도 분포와 열전달 현상을 예측할 수 있다. 이를 통해 배터리 내부의 열폭주를 조기에 감지하고, 이를 예방하기 위한 안전 운용 조건을 제시했다.

이용민 교수는 “최근 전기차 화재가 연이어 발생하며 리튬이온 배터리에 대한 안전성 문제가 중요한 문제로 떠오르고 있다.”며, “이번 연구를 통해 리튬이온 배터리의 안전성을 확보하고 화재 피해를 사전 예방하는 데 의의가 있다.”고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 국토교통과학기술진흥원과 NRF 한국연구재단의 지원으로 한국철도기술연구원과 공동연구로 진행됐으며, Transportation 분야 최상위 국제학술지인 ‘이트랜스포테이션(eTransportation, JCR: 0.7%)’에 게재됐다.

논문정보

*논문 제목: Microstructure-based digital twin thermo-electrochemical modeling of LIBs at the cell-to-module scale

*논문 주소: https://doi.org/10.1016/j.etran.2024.100370